論文の概要: RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11984v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 08:49:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:55:23.130923
• Title: RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: RA深度:分解能適応型自己監督単眼深度推定
• Authors: Mu He, Le Hui, Yikai Bian, Jian Ren, Jin Xie, Jian Yang
• Abstract要約: 本研究では,シーン深さのスケール不変性を学習し,自己教師付き単眼深度推定法(RA-Depth)を提案する。 RA-Depthは最先端の性能を達成し、解像度適応の優れた能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.679479140943503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing self-supervised monocular depth estimation methods can get rid of expensive annotations and achieve promising results. However, these methods suffer from severe performance degradation when directly adopting a model trained on a fixed resolution to evaluate at other different resolutions. In this paper, we propose a resolution adaptive self-supervised monocular depth estimation method (RA-Depth) by learning the scale invariance of the scene depth. Specifically, we propose a simple yet efficient data augmentation method to generate images with arbitrary scales for the same scene. Then, we develop a dual high-resolution network that uses the multi-path encoder and decoder with dense interactions to aggregate multi-scale features for accurate depth inference. Finally, to explicitly learn the scale invariance of the scene depth, we formulate a cross-scale depth consistency loss on depth predictions with different scales. Extensive experiments on the KITTI, Make3D and NYU-V2 datasets demonstrate that RA-Depth not only achieves state-of-the-art performance, but also exhibits a good ability of resolution adaptation.
• Abstract（参考訳）: 既存の単眼深度推定手法は、高価なアノテーションを排除し、有望な結果が得られる。 しかし、これらの手法は、他の異なる解像度で評価するために固定解像度でトレーニングされたモデルを直接採用する場合、深刻な性能低下に苦しむ。 本稿では,シーン深さのスケール不変性を学習し,自己教師付き単眼深度推定法(RA-Depth)を提案する。 具体的には,同じシーンに対して任意のスケールの画像を生成できる簡易かつ効率的なデータ拡張手法を提案する。 次に,マルチパスエンコーダと密接な相互作用を持つデコーダを用いて,精度の高い奥行き推定のためのマルチスケール特徴を集約する2つの高分解能ネットワークを開発した。 最後に,シーン奥行きのスケール不変性を明示的に学習するために,スケールの異なる深さ予測におけるスケール間一貫性損失を定式化する。 KITTI、Make3D、NYU-V2データセットの大規模な実験では、RA-Depthは最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、解像度適応の優れた能力を示す。

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